基于MPEG-4的三维人脸动画实现方法

三维人脸动画技术可以应用于虚拟现实、虚拟主持人、虚拟会议、辅助教学、医疗研究、电影制作、游戏娱乐等很多领域。本文介绍了基于MPEG-4标准的人脸动画的工作原理,改进了MPEG-4中已知FAP(人脸动画参数)值和FaceDefTables(人脸动画定义表),计算FAP控制区内点的坐标的算法。最后提出了一种构造人脸动画定义表的方法。该方法的操作结合了自动计算和手工调整,最后实现了以FAP作为参数驱动的三维人脸动画。     

基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。     

近似人脸全视角图生成及在特定人脸模型映射

用二维人脸照片构造三维特定人脸模型是三维人脸建模研究的热点问题,其中三维人脸纹理映射直接影响着生成三维人脸的逼真度.采用基于人脸正侧面照片特征点的分层、分部位的径向基函数重构一般人脸模型,得到部位轮廓特征明显的三维特定人脸模型,并提出了基于拉普拉斯金字塔分解的拼接图像交接处色彩融合算法,对人脸正侧面照片进行拼接融合,得到近似的人脸全视角纹理图.然后将近似人脸全视角纹理图映射到三维特定人脸模型,从而得到三维特定真实感人脸模型.实验结果表明该方法计算近似人脸全视角纹理图简单,生成特定人脸模型效果逼真,可应用于特定人脸动画制作的逼真人脸建模中.     

三维激光扫描测量系统中的摄像机标定

三维激光扫描系统能够快速精确地获取周围场景的三维几何信息,而表面纹理信息需由高分辨率相机获取,必然存在不同数据源信息融合问题.在自主开发的三维激光扫描系统AX-LMS200基础上,通过相机内外参数标定,提出一种三维激光数据与二维纹理图像数据融合的方法,方便灵活地将三维激光数据与二维纹理图像数据相互映射.     

基于3D直方图联合面部特征的人脸跟踪系统

针对人脸跟踪中存在的实时性和准确性难以同时兼顾的问题,提出了一种基于三维直方图肤色模型联合面部特征提取的人脸跟踪算法,采用网格映射缩略图、运动矢量预测和搜索窗参数修正等方法来提升算法的性能,从而既提高了算法的执行效率,又保证了算法的准确性,最终实现了一套人脸跟踪系统。仿真结果表明,该系统能够克服复杂背景的影响,准确的检测出有效的人脸,并对人脸进行实时跟踪,具有较强的鲁棒性。     

基于数据挖掘的语音驱动三维人脸动画合成

提出采用数据挖掘的概念，利用神经网络，聚类以及统计学方法从大量语音视频库中发现语音与唇动以及人脸表情之间的关联模型，并应用于语音驱动人脸动画合成中，本文提出的方法不仅可很好地解决语音与人脸动画的同步，同时还具有易训练，鲁棒性强，可扩展等特性，实验表明，基于数据挖掘技术的合成模型非常有效，极大地提高了动画人物的真实感和可信度。     

复杂背景下的人脸定位拍摄

提出了一种在复杂背景下基于肤色和模板的人脸检测方法和基于图像梯度代价函数的自动对焦方法 ,并设计完成了一个实际系数 ,将运动补偿、人脸检测、人脸跟踪、机械控制、自动对焦、数据压缩等多项技术进行综合 ,实现了复杂背景下的人脸检测、定位、对焦和拍摄。实验结果表明 ,本系统在复杂背景下能取得很好的效果     

人脸肌肉模型的单视频驱动

描述了一种肌肉人脸模型单视频驱动的方法。与传统的通过多视频来驱动人脸模型的方法不同，该方法通过跟踪特定的人脸控制点的位移，来求取人脸肌肉的运动参数，进而求得肌肉模型中所有节点的位移，从而实现以单视频驱动基于肌肉原理的人脸模型。采用此方法我们得到了逼真的表情和口型模拟动画。     

一个MPEG-4兼容的语音动画系统

在已经实现的一个MPEG－4兼容的人脸动画系统的基础上，设计并实现了一个MPEG－4兼容的语音动画系统，MEPG－4是国际上第一个人脸动画标准，本文首先介绍了该标准的定义和我们这现的与MPEG－4标准兼容的人脸语音动画的系统结构，并在此基础上，详细介绍了该系统实现过程中的关键技术，包括人脸动画，中文可视音素的定义，可视音素过渡，表情过渡，可视音素与表情混合，语音与动画同步等。我们的语音动画系统具有计算方法简单，系统通信开销小的特点，在普通微机上就能够产生带有表性的高质量的语音动画。     

人脸轮廓定位和归一化的研究

研究了准确定位出从头顶到脖子的人脸曲线外轮廓的算法。采用人脸粗检、边缘检测、区域连通性滤波等方法。其思路是，首先粗检出人脸大致的矩形外轮廓，再做边缘检测、有效信息二值化、区域连通性滤波、轮廓点修正、对优先区域和整幅图像做垂直水平投影等处理，获取准确的人脸轮廓。还研究了通过比例变换、直方图修正等获得归一化面像。本算法适用于精确定位单一背景的人脸轮廓，复杂背景下也有较好效果。实验结果表明了本算法的有效性。本算法已经成功地应用于一个面像识别系统。     

基于随机森林权重补偿的无人机高精度定位算法

为了减小室外无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)监测过程中的定位误差，对室外UAV进行实时定位，提出了一种基于随机森林的Chan-Taylor三维定位算法。通过K近邻对定位数据扩展后，根据Chan-Taylor算法将随机信号多径噪声转化为高斯分布，便于模型提取信号特征。使用交叉验证，实现随机森林特征参数与混淆矩阵阈值的自适应确定，并用该阈值衡量模型的一致性。利用分类结果更新UAV定位权值矩阵，有效地补偿目标高度数据。此外，使用标定UAV对设备误差进行估计，校正定位结果。理论分析与仿真结果表明，该算法能够有效地提高UAV定位精度，实现利用移动通信基站对UAV进行无源定位。     

医学体数据中面向数值分析的等值面重建算法

Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法,但生成的等值面网格存在拓扑二义性和单元质量两方面的缺陷,无法为生物组织物理仿真中的数值分析提供良好的几何模型,为此,提出一种基于数据点编移的改进Marching Cubes算法。算法将数据场分解为点、边、面和体素四类元素;以33种剖分模式为依据,构建二义性检测索引表,通过提出的基于面状态的渐近线判别法,以统一的方式解决面二义性和体二义性问题;分析单个体素中产生退化三角形的原因,提出基于局部判别法的数据点偏移策略,使体素的活跃边与等值面近似垂直,达到提高网格质量的目的。对比实验表明,该方法在有效保证网格拓扑的基础上,显著提高了单元质量,生成的模型不仅适用于体数据可视化,还适用于进一步的数值分析。     

从北京师范大学绩效考核看层次分析法的不足及其改进的途径

针对北京师范大学绩效考核实践,揭示了层次分析法存在的问题,提出了具体的改进建议,主要是加强与模糊综合评价等方法的结合.一是尽量邀请多个专家参与评价以提高判断矩阵的质量;二是努力挖掘定量信息的价值,并把定量信息与定性信息进行综合,以提高评价过程的客观性,保证评价结果的综合性、全面性.层次分析法与模糊综合评价等方法各有利弊,当评价对象很多、评价精度要求不高时,应该用模糊综合评价方法,但在确定评价因子的权重时最好用层次分析法;当评价对象不很多、评价精度要求很高时,最好用层次分析法.     

关于卫星机器人地面装配的目标快速识别方法

针对在卫星机器人地面装配领域,基于尺度不变特征变换的目标识别方法存在实时性能缺陷的问题,提出结合标量量化描述和倒排文件索引的典型目标快速识别方法,以满足卫星装配过程中准确高效识别工件和装配体的需求。在初始检测、定位和描述特征点的基础上,通过中值划分和遮蔽掩模方式完成浮点型描述向量的标量量化;利用倒排文件结构的查询策略快速搜索近邻特征点;依据距离比率准则和随机采样原则筛选稳定匹配点;通过仿射变换求解出矩形框中心坐标和边界宽度识别目标。实验结果表明,所提识别算法的平均正确率均值曲线图包围面积平均达到尺度不变特征变换的90.12%,能够正确匹配特征点并框选有效目标,具备相似的区分性能优势;同时匹配阶段执行时间只有尺度不变特征变换的19.54%,总体执行时间也只有49.84%，具有实时性能方面的优势。     

UCAV环境感知中路标选取及定位方法

为实现无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicles, UCAV)认知导航环境感知中路标的选取和位置求解,提出一种基于增量多层判别回归(incremental hierarchical discriminant regression, IHDR）树的路标选取和定位方法。利用快速鲁棒性特征(speeded up robust feature, SURF)算法提取的特征点描述矢量及其在地理空间中的位置组合为路标信息,构造IHDR树,实现已感知信息的存储记忆。UCAV进行环境感知时,若路标信息已知,以已知路标描述矢量对IHDR树检索,通过已知路标位置与检索输出位置之间误差的大小进行路标选取。若路标信息未知,以SURF算法提取环境中路标的描述矢量,并对IHDR树检索,通过比值法对输出路标进行提纯,以提纯后路标的位置作为对应路标的定位结果输出。仿真结果表明,该方法可有效选取设定位置误差内的路标,低噪声干扰下路标的定位具有高正确率。     

基于卡尔曼滤波的CDMA/GPS数据融合算法分析

针对无线定位技术的广泛应用,提出了一种改进的GPS/CDMA数据融合算法。该算法利用卡尔曼滤波实现了CDMA蜂窝网系统和GPS定位数据融合,提出高移动目标的事实上的位精度。借助移动目标的运动矢量模型、CDMA定位误差模型、GPS定位误差模型建立了CDMA和GPS定位状态方程,给出了数据融合的数学模型和融合算法。重点研究了利用卡尔曼滤波实现定位数据的融合。算法分别对GPS定位参数和CDMA定位参数进行滤波处理,然后对滤波后的数据融合。通过仿真表明滤波后两者定位精度都有大幅度的提高,数据融合后定位精度得到进一步的提高。     

一种组合类别信息的非负矩阵分解方法及其应用

基于非负矩阵分解理论,提出一种新的有监督的特征提取方法,它具有二个特点: 一是在特征提取过程中它直接利用训练样本的类别信息,二是在计算上仍然采用与非负矩阵分解方法相同数学公式,因此这种新特征提取方法被称为组合类别信息的非负矩阵分解(CINMF)方法.另外,在分类时本文提出了基于两种特征融合的分类策略进一步提高CINMF方法的识别率.通过在YALE人脸库和ORL人脸库上进行实验,结果表明本文提出的新方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解方法,甚至超过常用的主成分分析法(PCA).